İGS Tabanlı Yeni Bir Video Sırörtme Yöntemi

İGS Tabanlı Yeni Bir Video Sırörtme Yöntemi Özdemir ÇETİN, Ahmet T. ÖZCERİT Özet Bu çalmada, alglanabilirlii düürebilmek için farkl bir yaklama sahip yeni bir GS (nsan Görme Sistemi) tabanl veri gömme yöntemi önerilmitir. Önerdiimiz yöntem iki ilem admna sahiptir. lk ilem olarak örtü video dosyas içerisindeki veri gömmeye uygun piksellerin bulunmas gerçekletirildikten sonra ikinci ilem olarak; gizli veri, belirlenen uygun piksellere yeni bir kodlama teknii ile gömülür. Bu çalmada, yüksek haberleme güvenlii salayabilmek için srl videodaki gizli verinin alglanabilirliini en düük seviyede tutma amaçlanmtr. Anahtar Kelimeler Srörtme, Veri Gizleme, Saysal Video, Histogram, Dalgaboyu I. GR Internet için zifiri karanlkta mayn tarlasnda ilerlemeye çalmak benzetmesini yapmak herhalde yanl bir tanm olmaz. Snrlar belli olmayan bu devasa dünyada güvenlii salamak kolay deil neredeyse imkânszdr. Saysal teknolojinin hzl bir ekilde gelimesi bilgi hrszln kolaylatrm, Internetin güvenlik zafiyeti de bilgi hrszlna iyi bir ortam oluturmutur. Ortaya çkan bu güvenlik zafiyeti, gizli haberleme tekniklerinin de gelimesine neden olmutur. Bu çalmada, önemli bilgilerin saldrganlardan korunarak haberlemenin gerçekletirilebilmesi için yeni bir srörtme teknii gelitirilmitir. Saysal medyann gelien teknolojiye paralel hzla büyümesi saysal damgalama, srörtme gibi veri gizleme yöntemlerinin ortaya çkmasna neden olmutur. Saysal damgalama (watermarking) ve srörtme (steganography) tekniklerinde kullanlan yöntemler birbirlerine benzerlik gösterse de kullanm amaçlar itibariyle farkllklara sahiptirler. Bir saysal medyann (sinema filmi, müzik parças vb.) illegal yollarla paylalmasn önlemek için saysal damgalama tercih edilirken bireyler veya kurumlar aralarnda gizli haberleme (askeri istihbarat vb.) yapmak için ise srörtmeyi kullanrlar. ki yöntem arasndaki en büyük fark; saysal damgalama herkes tarafndan bilinen bir medya dosyasnn korunmasnda kullanlrken, srörtme herkes tarafndan bilinmeyen bir medya dosyas ile gizli haberleme yapmak için kullanlr. Bu yüzden de her iki yöntemin karlat saldrlar farkllklar gösterir. Çünkü srörtmede kullanlan örtü dosyas bilinmeyen herhangi bir dosya olacaktr ve saldrya maruz kalmas çok düük Özdemir Çetin and Ahmet T. Özcerit are with the Department of Computer Systems, Sakarya University, Sakarya, 54188, Turkey (e-mail: {ocetin, aozcerit}@sakarya.edu.tr) bir ihtimaldir. Her iki yöntemde de en önemli nokta, gizli verinin alglanabilirliinin neredeyse imkânsz olmasnn gerçeklenebilmesidir. Gizli haberleme teknikleri ilk olarak resim dosyalar üzerinde uygulanm fakat yüksek gizli veri kapasitesi ihtiyac ve resimlerin snrl kapasiteleri, yaplan aratrmalar videolar üzerinde younlatrmtr [1]. Video dosyalarna gizli veri gömmek için; genelde resim ve ses içerisine veri gizleme yöntemleri beraber kullanlr. Video içerisine veri gizlemek için dönüüm boyutu yöntemleri (Discrete Cosine Transform DCT, Discrete Wavelenght Transform DWT ) kullanlr. Videonun veri gizleme için kullanlmasnn en büyük yararlarndan biri de çok büyük miktarda gizli veri kapasitesi salamasdr. Örnein 30 fps ve 10 saniye süreli bir video dosyas 300 hareketsiz resimden olumaktadr. Böylece bir resim dosyas içerisine gizlenecek gizli veri kapasitesi, bu örnek video dosyas için 300 kat daha fazla olacaktr. Video dosyalar üzerinde yaplan ilk veri gizleme çalmalar ham videolar üzerine odaklanmtr. Bu çalmalar video içerisine veri gömme yöntemlerinin temelini oluturmutur. Günümüzde gerek ilerleyen sktrma teknikleri ve gerekse büyük kapasiteye sahip videolarn Internet üzerinden iletimleri srasnda yaanlan bant genilii sorunlar, çalmalarn sktrlm videolar üzerine kaymasna neden olmutur. Ham video kullanlarak yaplm ilk veri gizleme çalmasna örnek olarak Hartung ve Girod un çalmasn gösterebiliriz [3]. Bu çalmada aratrmaclar, yayl izge haberlemesinden esinlenmilerdir. Hartung bir baka çalmasnda resim içerisine veri gömme tekniklerini dorudan ham videoya uygulamtr [4]. Gizli verinin geri elde edilmesi aamasnda alc tarafnda ilgileim metodu uygulanr. Elde edilen deney sonuçlarna göre gizli veri kapasitesi 50 bit/sn dir. Hartung ham video için önerdii bu çalmasn ayrca sktrlm videoya da uygulamtr. Intra-çerçeve (I-frames), forward predicted çerçeve (Pframes) ve bi-directional predicted çerçevelerinin (Bframes) her birisine dier yöntemindeki ileyiin aynsn uygulamtr. Videoda her bir sktrlm çerçeve için 8 8 DCT katsaylarn kullanarak gizli veriyi çerçevelere eklemitir. Deneylerden elde edilen sonuçlara göre, standart sinyal ileme saldrlarna kar daha dayankl sonuçlar vermitir. Bir baka çalmada ise Swanson, çoklu-ölçek damgalama yöntemini önermitir [5,6]. Bu yöntemde, her bir çerçeveye zamansal dalgack dönüümü uygulanarak zamansal alçak geçiren ve yüksek geçiren çerçeveler elde 84

edilir. Bu çalmada damgann geri elde edilmesi için orijinal video bilgisine ihtiyaç duyulur. Bu makalede, önceki çalmalardan farkl olarak örtü videosu içindeki veri gömmeye uygun pikseller GS ne duyarl yeni bir yaklamla belirlenmitir. Ayrca yaplan çalmada veri gömme (iletiim amaçl) ve damga ekleme (güvenlik amaçl) problemleri birbirlerinden ayrlarak sadece veri gömme üzerinde durulmutur [7]. Gizli haberleme süresince tayc videosunun dardan gelebilecek saldrlara maruz kalmamas için gizli veri alglanabilirliinin en düük seviyelerde tutulmas çalmann asl amacdr. II. SAYISAL VDEO, HSTOGRAM VE DALGABOYU KAVRAMLARI Bir saysal video, hareketsiz resimlerin GS tarafndan akc olarak alglanabilmesi için ardk olarak saniyede en az 25 kez oynatlmas ile olumaktadr. Bu çalmada sunulan yöntem, sktrlmam (AVI) videolar için gelitirilmitir. Deneysel çalmalar vipmen.avi videosunun çerçeve görülmektedir. 120 piksel ekil-1. Örnek bir video çerçevesi. ekil-1 de verilen vipmen çerçevesinin 120 160 boy görülmektedir. Bu bilgiye dayanarak esnasnda kullanlacak olan vipm bellekte kaplad alan aadaki gibi hesaplanabilir; Video boyutu Çerçeve says Renk younluu (bayt) Video süresi (2) 120 160 30 3 9,43 = 16,300,742 bayt Elde edilen sonuca göre vipmen videosu bellekte 16,300,742 bayt yer tutar. Çalmamzda kullanlan yöntemlerde bahsedilen terimleri sras ile ksaca açklayalm. Histogram: Bir sinyalin sahip olduu frekans bileenleri hakknda bilgi veren bir gösterimdir. Saysal resimlerde veya videolarda histogram grafikleri resmin renk bileenleri hakknda bilgi verir. 8 bit renk younluundaki bir video çerçevesinin histogram, 0 255 aras renk younluuna ait kaç tane piksel olduu konusunda bilgi verir. Dalgaboyu: Bir dalga örüntüsünün tekrarlanan ksmlarnn arasndaki mesafe olarak tanmlanabilir ve frekans ile ters orantldr. Görülebilir n sahip olduu dalgaboyu dalgalar ise GS tarafndan alglanamamaktadr (morötesi, kzlötesi vb.) [8]. 160 piksel ekil-2. Görülebilir Ik Dalgaboyu tayf. Elektromanyetik tayfta görülebilir alann dalgaboyu deerleri ekil-2 de de görüldüü gibi her bir renk için farkldr ve alt snr 350nm ile mor, üst snr da 780nm ile krmz temsil eder. III. ÖNERLEN VER GÖMME ALGORTMALARI Bu çalmada GS tabanl yeni bir veri gömme yöntemi gelitirilmitir [15]. Tayc video içerisinde veri gömme yaplabilecek bölgelerin belirlenmesinde daha önceki yaplm çalmalardan farkl olarak histogramlar ve k dalgaboyu yaklamlar kullanlmtr. Histogramlar yöntemi, video içerisindeki hareket veya renk zla veya az olduu durumlarn anlan etkili bir yöntemdir. Ayrca bu mlendirme çalmalarnda da sklkla 9]. Gizleme yaplabilecek uygun masnda alglanabilirlii daha da imkânsz hale getirmek için k da histogramlar yöntemi ile birlikte Tayc Video Kodlama Algoritmas Veri Çkarma Algoritmas Gizli Dosya Gömme Yöntemi frekans dalgaboyu n çalmay gösteren genel bir blok ktedir. Gizli veri, gömme yöntemi örtü dosyas içerisine gömme ve ar vastas ile gömülür. Ardndan na gönderilen srl video alcya arafta öncelikle ilem türü olarak çilir. Çkarma yönteminin seçiminden afta kullanlan gömme algoritmasna tmas belirlenerek gizli veri geri elde Veri Çkarma Yöntemi Gizli Dosya Gömme Algoritmas Kodlama Algoritmas Srl Video Srl Video nternet ekil-3. Gelitirilen srörtme yöntemlerin genel blok diyagramlar. 85

A. Histogramlar Yaklam Histogramlar yaklamnda; ardk gelen her bir video çerçevesinden elde edilen histogram deerleri yorumlanr. çerisine veri gizlenecek videonun çerçeveleri elde edildikten sonra her bir video çerçevesinin histogram deerleri bulunur. Yaplan çalmada, ardk video çerçeveleri arasndaki histogram farklar her bir renk bileeni (R, G, B) için ayr ayr elde edildikten sonra bu bileenlerin ortalamas alnarak tek bir deer elde edilir. Elde edilen bu deer eik deeri olarak adlandrlan saysal bir deer ile karlatrlr. Eik deeri, ardk çerçeveler arasnda bir deiim veya benzerlik alglamasnda kullanlan, maksimum alabilecei deer video çerçevesinin boyutu ile ifade edilen piksel saysdr. Ardk çerçevelerin histogram deerleri eik deeri ile karlatrlarak veri gizlenebilecek video çerçeveleri ve pikselleri belirlenir. Eik deerinin üzerinde kalan bileenler seçilirse, ardk video çerçevelerinin renk bakmndan kark bir yapya sahip olduu anlalr ki bu yöntem farkl histogramlar yöntemi, eik deerinin altnda kalan bileenlerin seçilmesi durumunda ise ardk video çerçevelerinin renk bakmndan tekdüze olduu anlalr ki bu yöntem de benzer histogramlar yöntemi olarak adlandrlr. Farkl histogramlar yöntemi ile hedeflenen; video çerçeveleri arasndaki uzamsal alglanabilirliin önlenmesinin yannda literatürde titreim sorunu olarak da bilinen zamansal alglanabilirlik sorununa da bir çözüm getirmektir. Bu yöntemde; ardk video çerçeveleri arasndaki GS nin alglayamad renk veya hareket geçileri belirlenerek veri gömmede kullanlmalar salanr. Benzer histogramlar yönteminde, video içerisindeki ardk çerçevelerin renk ve hareket bakmndan deimeyen bölgelerine veri gizlemenin yaplmas önerilmektedir. Örnein renk veya hareket bakmndan deimeyen arka plana sahip bir video veri gizleme için ideal alanlardr. B. Dalgaboyu Yaklam Dalgaboyu yönteminde GS nin zaafndan faydalanlarak veri gömme ilemi gerçekletirilir. Enerji tayfndaki GS nin alglad renk dalgaboyu aral, yani görülebilir k alan bilgisinden faydalanarak veri gizlenecek piksellerin belirlenmesi bu yöntemin temelini oluturmaktadr. çerisine veri gömülmek istenen örtü videosunun çerçevelerinde görülebilir k aralnn snr dalgaboyu deerlerine (380nm750nm) yakn renklere sahip pikseller belirlenir. Baka bir ifadeyle, morötesi ve kzlötesi dalgaboyu deerlerine yakn renklere sahip pikseller belirlenir. Bu snrlara yakn dalgaboyu deerlerine sahip renkler kullanlarak veri gizleme ilemi gerçekletirilir. Burada faydalanlan durum GS nin morötesi ve kzlötesi k dalgalarn alglayamamasdr. Bu yöntemde, her bir video çerçevesindeki piksellerin ait olduu renk dalgaboyu deeri bulunur. Bunun için öncelikle mor ve krmz renkleri veren RGB renk karmlarnn bir tablosu oluturulur. Bu tabloyu oluturmak için herhangi bir resim ileme programndan faydalanlabilir. Ayrca Internette kolayca bulunabilen renk kodlarnn listelerinden de faydalanmak mümkündür. Bu çalmada faydalanlan renklerin listesi ve dalgaboyu deerleri Tablo 1 de verilmitir. TABLO 1. DALGABOYU DEERLERININ TANIMLANMASI. R renk G renk B renk Dalgaboyu Deeri younluu younluu younluu Mor renk: 380400 97130 030 97175 Krmz renk: 730750 161200 030 050 Yukardaki tabloya göre, örnein 100,0,105 RGB deerine sahip bir pikselin kabul edilebilir k dalgaboyu aralnda olduu söylenebilir. Böylelikle, veri gizleme algoritmas kullanlarak görülebilir n snr deerlerine (380nm veya 750nm) yakn dalgaboyuna sahip pikseller veri gömme için belirlenir. Belirlenen her bir pikselin veri gömüldükten sonra da ilk dalgaboyu deerine yakn bir deerde kalp kalmad kontrol edilir. Piksel kabul edilebilir bir k dalgaboyu deerinde kalyorsa, bir baka ifadeyle gömme ilemi sonucunda pikselin sahip olduu ilk dalgaboyu deerinde çok büyük bir deiim olmuyor ise, bu piksele veri gömme yaplabilir. ekil- 4.a da örnek resimdeki 400nm dalgaboyu deerine sahip mor renkli piksel, veri gömüldükten sonra 400nm ile 410nm aralnda bir dalgaboyu deerinde kalyorsa bu piksele veri gömme yaplabilir (ekil 4.b). Fakat piksel veri gömme gerçekletirildikten sonra 420nm deerine sahip oluyorsa bu piksel veri gömme için uygun deildir (ekil 4.c). lk piksel deeri ile sonraki piksel deeri arasnda GS nin alglayabilecei derecede bir fark söz konusudur. (a) (b) (c) ekil 4. (a) 4 pikseli de 400nm dalgaboyu olan örnek bir blok. (b) 2 numaral pikseli 405nm dalgaboyu olan örnek bir blok. (c) 2 numaral pikseli 420nm dalgaboyu olan örnek bir blok. Standart bir video çerçevesinin 352x288 boyutlarnda olduunu düünürsek piksel says 101376 olarak hesaplanabilir. Yaklak olarak 100 bin piksel içerisinde ekil 4.a da gösterilen orijinal pikselin ekil 4.b deki gibi deimesinin GS tarafndan alglanmas çok zor olacaktr. Fakat ekil 4.c deki gibi bir deiikliin GS tarafndan alglanma ihtimali daha yüksektir. Dalga boyu yönteminde esas olan, gizli verinin içerisine yerletirildii pikselin dalga boyu aralnn sahip olduu orijinal dalga boyu aralndan çkmamas kstasdr ve bu sayede video çerçevelerini oluturan her bir piksele birbirinden bamsz olarak veri gömme ilemi gerçekletirilebilir. Dalgaboyu yönteminin benzer ve farkl histogramlar yöntemleri ile birlikte kullanlmas sayesinde gizli verinin alglanabilirlii daha da düürülerek haberleme güvenlii en üst seviyeye çkarlabilir. Fakat bu durumun gizli veri kapasitesini önemli ölçüde düürecei unutulmamaldr. 86

IV. ÖNERLEN VER GÖMME KODLAMA TEKN Görüntüde en az bozulma ve en yüksek veri gizleme, srörtme yöntemlerinde aranan en temel kstaslardandr. stenilen bu kstaslar salamak amacyla RGB arlkl kodlama teknii gelitirilmitir [10]. RGB: (89,143,240) olarak üç ana renk dalmna sahip olan bir pikselin R=89, G=143, B=240 arlklarna sahip olduu söylenebilir. RGB arlklarna sahip bu pikselin içerisine s harfinin ASCII karl olan 115 saysnn gömülme ilemi u ekilde olacaktr; öncelikle RGB deerinin son rakamlar sfrlanr. Buna göre elimizde R=80, G=140, B=240 deerleri olur. Bir sonraki aamada s karakterinin ASCII karl her basamak deeri 10 saysndan çkarlr (10 1=9, 10-1=9, 10-5=5). Elde edilen rakamlar her bir RGB deerlerinin son basamaklarna yerletirilir. Son durumda ise elimizde R=89, G=149, B=245 olan bir RGB deeri bulunur. Gizli verinin elde edilmesi aamasnda ise; pikselin sahip olduu RGB deerinin son rakamlar alnr (9 9 5) Bu rakamlar 10 saysndan (10 9=1, çkarlarak tekrar s harfinin ASCI olur. V. DENEYSEL SON Çalmann bu bölümünde tekniklerinin kapasite, alglanabilirli gibi parametrelere bal baarmlar Çalmann sktrlmam forma gelitirilmi olmasndan dolay, süresince literatürde sklkla kullan kullanlmtr. Vipmen videosunun çerçeve boyutlar ise 160x120 dir. Deney sonuçlarnn deerlendirilm videolarn istatistiksel kalitelerini Sinyal Gürültü Oran (Peak Signal to ölçei kullanlmtr. PSNR, orijin görüntü arasndaki benzerlik orann sonucunda PSNR tek bir deer üreti olmas benzerliklerinin de yükse gelmektedir. Aslnda PSNR deeri, GS ile birebir uyuan bir sonuç vermemektedir. Çünkü insanlarn renkleri ve tonlar alglama davran tamamen birbirinden farkldr. Bu durum göz önüne alnarak bir baka görsel kalite deerlendirme kstas olan görsel denek ölçüm yöntemi de gelitirilen tekniklerin baarm deerlendirilmesinde kullanlmtr. ki görüntü arasndaki PSNR deerini hesaplamak için öncelikle Ortalama Kare Hatas (Mean Squared Error MSE) deeri hesaplanmaldr [11]. MSE deerinin hesaplanmas için Denklem 3 kullanlabilir. MSE MSE 1 mn m 1 n1 i0 j0 M,N M N I 2 2 veya (3) Burada I ve K birbirleriyle kyaslanan görüntülerdir. I orijinal görüntüyü K ise yeniden elde edilmi görüntüyü ifade eder. Görüntü boyutlar ise m n dir. MSE deerinin hesaplanmasnn ardndan Denklem-4 e göre PSNR hesaplanr [12,13]. PSNR 10log 10 MAX MSE Denklem 4 deki MAX, görüntüye ait bir pikselin kaç bit ile ifade edildiini gösterir. Örnein 8 bit renk younluundaki bir görüntü için MAX = 255 olacaktr. boyu 2 b)farkl hist ve dalgaboyu lerden elde edilen PSNR deerleri. litirilen yöntemlerden elde edilmi de verilmitir. Kaypl resim/video nden sonra elde edilen görüntüler için deerleri 30db ile 50db arasndadr mada, gelitirilen yöntemlerin PSNR k olarak 65db ile 95db arasnda olduu görülmektedir ki bu da tatminkar snrlar içerisinde kabul edilebilir. Çalma süresince gelitirilen gizleme yöntemlerine uyarlanan RGB ve R arlkl kodlama tekniklerinden [10] elde edilen baarm deerleri Tablo 2 de, grafiksel olarak ise ekil 6 da gösterilmitir. Elde edilen sonuçlar nda literatürdeki ilk veri gizleme çalmalarnda kullanlan LSB kodlama tekniinin gelitirilen yeni tekniklere göre çok zayf olduu söylenebilir. Deneysel çalma süresince ayn tayc video içerisine farkl boyutlarda gizli veri gömme ilemi gerçekletirilmitir. Deneysel verilere göre RGB ve R arlkl kodlama tekniklerinin srl video içerisinde meydana getirdikleri bozulan piksel says LSB kodlama tekniine göre yaklak 2,5 kat daha azdr. (4) 87

TABLO 2. GÖMME LEM SONUNDA KODLAMA TEKNKLERNE GÖRE GÖRÜNTÜDE BOZULAN PKSEL SAYISI. Örtü Video Boyutu Gizli Veri Bozulan Piksel Says (bayt) Boyutu (bayt) LSB RGB R 73 195 73 73 1800 4800 1800 1800 15,220,624 27648 73728 27648 27648 54784 146091 54784 54784 103424 275798 103424 103424 168960 450560 168960 168960 ekil 6. Kodlama yöntemlerine göre tayc v piksel says. Tablo 2 ye bakldnda bozulan p RGB ve R kodlama tekniklerinden eld ayn olduu görülmektedir. Fakat seviyesinde incelendiinde, R ko pikseldeki bozulmann RGB kodlam olduu görülür. Çünkü RGB kodlama bileenlerine uygulanan kodlama yö renk bileenlerindeki deiimler 0 9 olacaktr. Fakat R kodlamada ise R re renk bileenlerinden farkl olarak sa arasnda bozulmaya maruz kalacaktr içerisinde bozulan piksel saysn a alglanabilirlii azaltmaktadr. VI. SONUÇLAR Bu makalede sunulan aratrmann amac, Internet gibi güvenli olmayan ortamlarda güvenli haberleme salayabilmek için haberleme bilgilerinin korunmasn kapsayan yeni birtakm veri gizleme tekniklerini ortaya koymak ve gerçekletirmektir. Srörtme ileminde birinci ve en önemli gereksinim alglanamazlktr. Resim, video gibi görsel içerikli tayc dosyalarda alglanabilirlik kstas GS ne baldr. Bu durumda gelitirilmesi gereken yeni yöntemin GS özelliklerine, snrlarna hassas olmas gerekmektedir. Aratrmada gizli verinin video çerçevelerinin veri gömmeye uygun pikselleri içerisine yerletirilmesinde daha önceki yaplm benzer çalmalarda uygulanmayan histogram ve görülebilir k dalgaboyu yöntemleri kullanlmtr. Video dosyalarnda GS nin duyarl olduu en önemli nokta, renk geçileri ve video içerisindeki hareketliliktir. Bu düünce ile tayc videolarn histogram deerleri hesaplanarak renk geçi noktalar, hareketliliin bulunduu çerçeveler belirlenmitir. Alglanabilirlii daha da düürmek için görülebilir k dalgaboyu yöntemi histogramlar yöntemi ile birletirilmitir. Burada ana fikir; tayc video içerisindeki görülebilir n snrlarna yakn olan dalgaboyu deerlerine sahip piksellerin bulunarak veri gömmek için kullanlmasn salamaktr. Veri gizlemek için kullanlacak olan piksellerin dalgaboyu deerleri kzlötesi (750nm) veya morötesi (380nm) dalgaboyu deerlerine ne kadar yakn olursa, alglama ilemi de o kadar imkânsz olacaktr. Ayrca aratrmamzda; gizli veri kapasitesini literatürdeki En Düük Deerlikli Bit (LSB) kodlama tekniine göre önemli ölçüde artran, resim srörtme için gelitirilmi RGB ve R arlkl kodlama teknikleri video srörtmeye uygulanmtr. Bu kodlama teknii ile video görüntüsünde en az bozulma hedeflenerek gizli veri kapasitesi artrlmaya çallmtr. KAYNAKLAR, Oblivious Video Watermarking Using y of HVS, of the 2005 ence on Image Processing (ICIP 2005), ber 11-14, 2005, IEEE. AQ, http://zone-h.org Zone-H, 2006. rod, Digital watermarking of raw and in Proc. SPIE 2952: Digital Compression ystems for Video Communication, Berlin, pp. 205 213. Digital watermarking of uncompressed and Trans. Of Signal Processing Sprecial Issue ction and Access Control for Multimedia 01,1998. Zhu, A.T. Tewfik, Multiresolution scenearking using perceptual models, IEEE J. n., vol. 16, pp. 540 550, 1998. hu, A.T. Tewfik, Data Hiding for Video-in-, Santa Barbara, CA, 2:676-679, 1997. ermarking Via Optimization Algorithms For mized Image Characteristics, Microsoft hy and Anti-Piracy Group WA, USA. it, M. Cakiroglu, A New Data Embedding n Pictures The 2006 World Congress in Computer Engineering, and Applied 29, 2006, Las Vegas, USA. [9] I. Koprinska, S. Carrato, Temporal Video Segmentation: A Survey, Signal Processing Image Communication, Elsevier Science, 2001. [10] F. Akar, H. S. Varol, A New RGB Weighted Encoding Technique for Efficient Information Hiding in Images Journal of Naval Science and Engineering Number 2 Volume 2 July 2004. [11] K.S. Jonathan, F. Hartung, B. Girod, Digital Watermarking Of Text, Image, And Video Documents Comput. & Graphics, Vol. 22, No. 6, pp. 687±695, Elsevier Science, 1999. [12] A.N. Netravali, B.G. Haskell, Digital Pictures: Representation, Compression, and Standards (2nd Ed), Plenum Press, New York, NY 1995. [13] M. Rabbani, P.W. Jones, Digital Image Compression Techniques, Vol TT7, SPIE Optical Engineering Press, Bellvue, Washington 1991. [14] http://en.wikipedia.org/wiki/peak_signal-tonoise_ratio#searchinput#searchinput (Eriim Tarihi: Haziran 2008). [15] O. Cetin, A Data Embedding Algorithm Design for Video Applications Using a New Steganography Approach (Thesis or Dissertation style), Ph.D. dissertation, Dept. Elect. Eng., Sakarya Uni., Sakarya, Turkey, 2008. 88